Отбор водителей по надежности и профессиональной пригодности на основе теории нечетких множеств

Пыряев В.В.1, Волгина С.В.1
1 Донской государственный технический университет, Россия, Ростов-на-Дону

 Скачать PDF | Загрузок: 38 | Цитирований: 1

Статья в журнале

Экономика труда (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 6, Номер 2 (Апрель-Июнь 2019)

Цитировать эту статью:

Пыряев, В. В. Отбор водителей по надежности и профессиональной пригодности на основе теории нечетких множеств / В. В. Пыряев, С. В. Волгина // Экономика труда. – 2019. – Т. 6, № 2. – С. 1019-1028. – DOI 10.18334/et.6.2.40794
Pyryaev, V. V., & Volgina, S. V. (2019). The selection of drivers for reliability and professional competence on the basis of the theory of fuzzy sets. Russian Journal of Labour Economics, 6(2), 1019-1028. https://doi.org/10.18334/et.6.2.40794

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=39161558
Цитирований: 1 по состоянию на 24.01.2023

Аннотация:
Cформулирована задача отбора водителей с учетом влияния на безопасность дорожного движения их индивидуальных психологических и психофизиологических качеств. Проанализированы методики исследования профессиональных черт водителей. Показана необходимость использования методов теории нечетких множеств при установлении обобщающего показателя профессиональных черт водителей. Осуществлен выбор метода исследования на основе теории нечетких множеств. На сравнительном примере показано целесообразность использования метода теории нечетких множеств при отборе водителей по их профессиональным чертам

Ключевые слова: теория нечетких множеств, отбор водителей, безопасность дорожного движения

JEL-классификация: J40, J89, J49

Похожие статьи:

  Управление жизненным циклом изделий в научно-производственной организации: обратная связь от эксплуатации к проектированию (Малафеев С.И., Малафеева А.А. и др.) // Экономика высокотехнологичных производств. № 3 / 2025

  Модель компетенций рекрутера в эпоху технологичности и цифровой экономики (Васильчиков А.В., Гагаринская Г.П. и др.) // Экономика труда. № 4 / 2018

Источники:

Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к понятию приближенных решений. - М.: Мир, 1976.
Борисов А.Н. Принятие решений на основе нечетких моделей: Примеры использования. - Рига.: Зинатне, 1990. – 184 с.
3. Борисова С.А. Влияние психологических установок водителей на безопасность дорожного движения // Психология и право. – 2011. – № 4. – С. 88-98. – url: http://psyjournals.ru/psyandlaw.
Захаров В.А. О выборе методов построения функций принадлежности для формализации задач принятия решений. / Лаборатория специального математического и программного обеспечения (СМПО). - Научно-исследовательский центр (НИЦ) ВА В ПВО ВС РФ, 2006. – 120 с.
Клебельсберг Д. Транспортная психология. - М.: Транспорт, 1989.
6. Лобанова Ю.И. Стиль вождения: определяющие факторы, характеристики, направления оптисизации // Российский гуманитарный журнал. – 2015. – № 1. – С. 76-84.
Пегин П.А. Автотранспортная психология. / учебник. - М.: Academia, 2014.
8. Петров В.Е. Психологически значимые факторы, определяющие стиль управления транспортным средством // Современные научные исследования и инновации. – 2016. – № 1. – С. 215-221.
9. Пыряев В.В. Методическое и программное обеспечение построения функций принадлежности для нечетких множеств без измеримых элементарных свойств // Известия высших учебных заведений. Сев.-Кавк. регион: Технические науки. – 2006. – № 7. – С. 119 -125.
Пыряев В.В. Процесс разработки, принятия и реализации управленческих решений при интеграции культуры, психологии, логики. / монография. - Москва; Берлин: Директ-Медиа, 2018. – 271 с.
Россия в цифрах. - М- Росстат, 2018. – 552 с.
12. Рыжкина Е.С. Индивидуальные качества водителя и безопасность дорожного движения // Автомобильная промышленность. – 2013. – № 12. – С. 20-22.
Поспелов Д.А. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. - М.: Наука, 1986. – 312 с.
Травкин С.И. Нечеткие множества и теория возможностей: последние достижения. - М.: Радио и связь, 1986.

Смотрите также:

   Анализ повышения эффективности жизненного цикла образцов техники радиоэлектронной борьбы путем обеспечения и реализации модернизационного задела (Аносов Р.С., Бывших Д.М. и др.) // Экономика высокотехнологичных производств. № 3 / 2020

  Кадровое обеспечение: поиск и привлечение персонала на основе технологий искусственного интеллекта (Нонка А.Ю., Борисова А.А.) // Экономика труда. № 2 / 2019

   Перспективы применения отечественных самолетов для региональных авиаперевозок (Ларин О.Н., Рублев В.В.) // Экономика, предпринимательство и право. № 2 / 2021

   Методология прогнозирования макроэкономической динамики России (Демченко О.С., Александров Ю.Л.) // Креативная экономика. № 5 / 2011

   Преобразование модели главной цели предприятия (Зотов Ф.П.) // Лидерство и менеджмент. № 3 / 2022

Страница обновлена: 06.09.2025 в 11:03:47

 
 

 Download PDF | Downloads: 38 | Citations: 1

The selection of drivers for reliability and professional competence on the basis of the theory of fuzzy sets

Pyryaev V.V., Volgina S.V.

Journal paper

Russian Journal of Labour Economics (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Volume 6, Number 2 (April-June 2019)

Citation:

Pyryaev, V. V., & Volgina, S. V. (2019). The selection of drivers for reliability and professional competence on the basis of the theory of fuzzy sets. Russian Journal of Labour Economics, 6(2), 1019-1028. https://doi.org/10.18334/et.6.2.40794

Abstract:
The task of selecting drivers is formulated, taking into account the impact on the road safety of their individual psychological and psycho-physiological qualities. The research methods of professional features of drivers analyzed. The necessity of using the methods of the theory of fuzzy sets when establishing a generalizing indicator of professional features of drivers is shown. The choice of research method based on the theory of fuzzy sets has been made. A comparative example shows the feasibility of using the fuzzy set theory method when selecting drivers according to their professional features

Keywords: driver selection, road safety, fuzzy sets theory

JEL-classification: J40, J89, J49